【摘 要】
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为了提高对双馈风机定、转子绕组故障和轴承故障监测的准确性,搭建了双馈风机的Simulink故障模型,得到不同故障的特征频率,通过对故障特征频率的理论分析验证了故障模型的准
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51607112)
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为了提高对双馈风机定、转子绕组故障和轴承故障监测的准确性,搭建了双馈风机的Simulink故障模型,得到不同故障的特征频率,通过对故障特征频率的理论分析验证了故障模型的准确性。采用Zoom FFT和多种加窗傅里叶变换来提取故障特征量,进行频谱分析并对比。实验结果表明,加rife-vincent窗FFT在处理双馈风机故障时具有较高的准确性、抗干扰性、可分辨性和可靠性;风速的变化影响故障特征频率,应根据实际风速的变化来调整故障参考值,以达到更好的双馈电机状态监测效果。
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